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　よく考えてみますと、いままで携わってきた通信は、ローカルや専用線での直接通信（もしくは隠蔽されて気にならない）が主でした。　一般的なパソコン環境やスマートフォンなどでインターネットを利用して端末間の通信を実現しようとするとなかなか面倒なようです。　実験的に無償で利用できそうなものを3点試してみました。データー送受信、文字チャットのような例です。１．WebRTC　NTT comの旧SkyWayを試してみました。サンプルもサクッと動作し反応性も抜群です。おそらくP2Pできるのは限られた環境で、中継サーバーを使用することになるのだと思います。SDK依存になるので障害時は自分だけで解析が難しいかもしれません。２．Google GAS　GASを中継サーバーにしてWebサービス公開で試してみました。一次記憶はなんでもいいのですが、スプレッドを使用しました。GETでID別のシートにデーターをセルに積んだり崩したりする感じです。これをXMLHttpRequestで送受します。　GASは一回のトランザクションが数秒かかるので反応性はチョット緩慢ですね。Googleアカウントで気軽に試すことができるは便利です。３．レンタルWebサーバー　レンタルWebサーバーを中継サーバーにしてみました。SSLに対応してPythonやPHPのCGIが使えることから、XREAというのを試してみました。　基本はGASと同じですが、反応性は申し分ないです。一時記憶はファイルにしました。　無償では広告を埋め込む必要があり、実際のデーターよりこの部分の容量が大きくなりそうです。　XMLHttpRequestで広告のHTM

改めてせどりとは、商品を仕入れて販売するビジネスモデルの一つであり、オンラインマーケットプレイスなどでの販売が主流です。プログラミング技術を使うことで、せどりビジネスの効率化や競争力の向上につながるメリットがあります。以下に、私がせどりとＩＴをかけあわせたことで感じたメリットをまとめてみました★自動化が可能になるーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーープログラミング技術を使うことで、せどりビジネスの作業を自動化することができます。例えば、WebスクレイピングやAPI連携を使って、商品情報を取得し、自動的に価格比較や在庫管理を行うことができます。これにより、作業の手間や時間を減らし、効率化が図れます。 ーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーー★大量のデータを処理できるーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーせどりビジネスでは、多くの商品データを扱うことが必要です。プログラミング技術を使うことで、大量のデータを処理することができます。例えば、機械学習やデータ分析を使って、商品価格の変動や需要予測を行うことができます。これにより、競合他社よりも正確な価格設定や仕入れ先の選定が可能になります。 ーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーー★アルゴリズムを実装できるーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーープログラミング技術を使うことで、複雑なアルゴリズムを実装することができます。例えば、画像認識技術を使って、商品画像から商品情報を自動的に取得することができます。例えばあるＥＣサイト商品画像から、他社のＥＣサイトでの

Webスクレイピングは、インターネット上の情報を収集するための強力なツールです。この技術を活用することで、ビジネスにおいて競合調査や市場調査を効率的に行うことができます。この記事では、Webスクレイピングを活用して実際に企業が市場調査に取り組んだ事例を紹介します。 【事例1】 ある化粧品メーカーは、新製品の発売前に競合他社の製品情報を収集するためにWebスクレイピングを利用しました。同社は、競合他社の製品ページから製品名、価格、成分などの情報をスクレイピングして、比較分析に活用しました。また、競合他社が取り組んでいるキャンペーンや販売戦略なども収集し、自社の販売戦略の改善に活かしました。 【事例2】 ある旅行会社は、旅行予約サイトの口コミデータをスクレイピングして、顧客の旅行ニーズを分析しました。同社は、顧客がどのような旅行プランを求めているのか、どのような口コミが多いのかを調査し、それに基づいた旅行商品の開発や販売戦略の改善を行いました。 【事例3】 あるECサイトは、商品カテゴリーごとに競合他社の価格や在庫情報を収集するためにWebスクレイピングを利用しました。同社は、競合他社の価格や在庫状況に合わせて自社の価格を調整し、常に競合他社と比較して優位な価格設定を行いました。 【事例4】 ある小売店は、商品レビューサイトから自社が取り扱っている商品の評価やレビュー情報を収集するためにWebスクレイピングを利用しました。同社は、収集した情報を商品の改善や販売戦略の改善に活かすことで、顧客満足度の向上を目指しました。 【事例5】 ある保険会社は、同業他社のサイトから保険商品の情報

改めてせどりとは、安く仕入れた商品を高く売ることで利益を得る副業として認知されております。 せどりには市場調査は最重要となっております。 せどりの成功は仕入れた商品が売れ、かつ利益率が高いことが条件ですが、なかなかその売れ筋商品を調べたり、利益率の高い商品を見つけるためにはどうしても負担になってしまっております。 私自身、毎日その作業をしていたときに、これは自動化できるんじゃないか？ということで１からツールを作成してみました。 自作のプログラミングを組んでみて感じたこと、自動化することのメリットとデメリットを下記のようにまとめてみました。 これから始めたいという方はご参考にされてみてください。 ーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーー 【メリット】 ★効率の向上：繰り返し行う作業を自動化することで、効率的に処理できるようになります。これにより、作業時間を大幅に削減することができる。 ★正確性の向上：手作業で行う場合には、ミスやヒューマンエラーが発生する可能性がありますが、プログラムで自動化することで、正確性を高めることができる。 ★作業の可視化：自動化により、作業内容が明確になり、どのような手順で作業が行われているかが把握しやすくなる。 ★拡張性の向上：プログラムで自動化した作業は、簡単に修正や拡張が可能です。そのため、業務プロセスの変更に柔軟に対応することができる。 【デメリット】 ★技術的な知識が必要：自動化には、プログラミングの技術的な知識が必要です。そのため、自動化を行うための技術的な知識を持っていない場合には、プログラムを開発することができない。 ★予測できな

私はプログラミングのPython講座をやっていて、AIを作るところまでやる講座ですが、残念ながらプログラミングを覚えても仕事は取れないと思われ、趣味という事になります。Webデザインはできますから仕事を探しましたが、1件の案件に50人以上が提案するという状態なので、既に実績がある人ならともかく、新規参入は難しいと思いました。どうすればいいかと言えば、GooglePlayにアプリやゲームをアップするという方向性でやれば、ライバルが少ないはずなので、まだマシなはずです。あとはロジックの訓練になりますから、誰でも趣味程度のプログラミングはお勧めします。英語で書くという難点がありますが、それほど難しいものではありません。英語がそれなりにできる人なら楽なんではないでしょうか？Python講座が終わったらWebデザイン講座をやろうと思いますが、Webデザインは既にできる為に、あまり新しい発見はないかも知れません。Pythonに関しても、既に覚えたプログラミング言語の復習みたいなものです。Unityでゲーム開発するので、C#という言語を覚えたいです。PythonはAIの開発に使われる言語で、Googleなどシリコンバレーで使われてる言語です。シリコンバレーはGoogleやFacebookなどの会社が集まっている事で有名です。プログラミングは今どき読書よりもやった方がいい勉強ですが、仕事に使えるレベルは難しいと思いますから、趣味でやるものです。

Webスクレイピングを利用して、競合調査を行い市場情報を収集することは、ビジネスの様々な場面で役立つ方法の一つです。この記事では、Webスクレイピングを使った競合調査の方法やそのメリットについて解説します。 まずは、競合調査の目的を明確にすることが大切です。競合調査を行うことで、自社の製品やサービスが市場においてどのような位置にあるのか、競合他社がどのような戦略をとっているのかを知ることができます。これにより、自社のビジネス戦略を見直すことができ、より効果的なマーケティング戦略を構築することができます。 次に、Webスクレイピングを使った競合調査の方法を紹介します。まずは、競合他社のウェブサイトを収集対象にします。例えば、競合他社の商品ページやニュースリリース、ブログ記事などを収集することができます。これらの情報から、競合他社がどのような製品を提供しているのか、どのようなキャンペーンを実施しているのかを知ることができます。 また、競合他社のSNSや口コミサイトなどからも情報を収集することができます。これらの情報から、競合他社の商品やサービスに対するユーザーの評価や不満点を知ることができます。さらに、競合他社のマーケティング戦略や広告宣伝活動を調査することもできます。 Webスクレイピングによる競合調査のメリットは、以下のようにまとめることができます。 1.時間の節約：Webスクレイピングを利用することで、手動で情報を収集する必要がなくなります。これにより、時間を短縮し、効率的な調査が可能となります。 2.詳細な情報の収集：Webスクレイピングを利用することで、広範囲かつ詳細な情

Webスクレイピングとは、Webページから必要な情報を取得することです。Webスクレイピングを利用することで、情報を取得する作業を自動化することができます。今回は、スクレイピング初心者でもできる、Webスクレイピングのやり方とツールについて紹介します。Webスクレイピングのやり方 1.目的のWebページのURLを取得する。 2.目的のWebページのHTMLを取得する。 3.HTMLを解析し、必要な情報を取得する。 1. 目的のWebページのURLを取得する 目的のWebページのURLは、スクレイピングするための重要な情報です。目的のWebページをスクレイピングする前に、目的のWebページのURLを取得する必要があります。 2. 目的のWebページのHTMLを取得する 目的のWebページのHTMLを取得することができれば、そのWebページに含まれる情報を解析することができます。HTMLを取得するためには、HTTPリクエストを送信する必要があります。Pythonのrequestsライブラリを使用することで、簡単にHTTPリクエストを送信することができます。3. HTMLを解析し、必要な情報を取得する 目的のWebページのHTMLを取得したら、必要な情報を取得するためにHTMLを解析する必要があります。HTMLを解析するためには、PythonのBeautifulSoupライブラリを使用することができます。BeautifulSoupライブラリを使用することで、HTMLの構造を解析し、必要な情報を取得することができます。～ツールの紹介～Webスクレイピングを手軽に行うために、以下のツール

Webスクレイピングは、Web上に公開されたデータを自動的に取得する技術です。Web上の多くのサイトがスクレイピングに対して警戒心を持っているため、スクレイピングを利用する際には注意が必要です。ここでは、スクレイピングの活用例と、利用を許可しているサイトの一覧について紹介します。 【スクレイピングの活用例】 1.情報収集 スクレイピングは、Web上の情報収集に役立ちます。例えば、競合他社の商品やサービスに関する情報を収集し、自社のビジネス戦略に役立てることができます。また、マーケティング調査のためのデータ収集にも活用できます。 2.自動化 Webサイトから情報を取得し、自動で処理することで、作業の効率化が可能になります。例えば、Webサイトの更新情報を自動で取得し、自社サイトの更新作業を自動化することができます。 3.価格比較 スクレイピングを利用して、競合他社の価格情報を取得し、自社の価格設定の参考にすることができます。また、顧客向けの価格比較サイトを作成することもできます。 4.見積もり作成 Web上に公開されている製品やサービスに関する情報をスクレイピングすることで、見積もり作成に役立てることができます。例えば、建築業者が必要な材料の価格情報を取得し、見積もりの作成に利用することができます。 5.情報の可視化 スクレイピングで取得したデータを利用して、グラフや表などの視覚化ツールを用いて情報を可視化することができます。このような可視化により、膨大な量のデータを効率的に分析することが可能になります。【Webスクレイピングの利用を許可しているウェブサイト一覧】ここでは、ウェブ

Webスクレイピングは、ウェブサイト上の情報を自動的に収集する技術です。Webスクレイピングを使うことで、大量のデータを効率的に収集することができます。 Webスクレイピングをするためには、スクレイピングツールやライブラリを使用する必要があります。Pythonには、BeautifulSoupやScrapyといった有名なスクレイピングライブラリがあります。これらのライブラリを使用することで、ウェブサイトからデータを収集することができます。 Webスクレイピングを行う際には、以下のような注意点があります。 ウェブサイトの利用規約を確認する ウェブサイトによっては、Webスクレイピングを禁止している場合があります。Webスクレイピングを行う前に、ウェブサイトの利用規約を確認し、Webスクレイピングが禁止されていないか確認しましょう。 頻度制限に注意する ウェブサイトによっては、Webスクレイピングを頻繁に行うことを制限している場合があります。頻繁にアクセスすると、サーバーに負荷をかけてしまうため、サーバーからアクセスを禁止されることもあります。そのため、一定間隔をあけるなど、頻度制限に気をつけましょう。 データの利用目的を明確にする Webスクレイピングで収集したデータを利用する際には、利用目的を明確にする必要があります。収集したデータを、商用目的や個人情報の収集に使用することは違法です。データの利用目的を明確にして、適切に扱いましょう。 データの正確性を確認する Webスクレイピングで収集したデータは、ウェブサイトの変更や誤りがある場合があります。そのため、収集したデータの正確性を

はじめに初めまして．ココナラでプログラミングや語学など様々なサービスを展開中のodrag0nと申します．早速ですが今回はGASを使用して，「Formの入力をDocsに入力し，PDF化してMailで送信」するというプログラムを書いてみたいと思います．GASとは？Google Apps Script（GAS）は、ひとことで言えばGoogleが提供する各種サービスの自動化／連携を行うためのツールです。GASを使うと、Gmailやカレンダー、Googleスプレッドシート、Googleドライブなど、Googleが提供する様々なサービス上で処理を自動化したり、複数のサービスを連携させたりできます。ExcelやWordなどでマクロやOfficeスクリプトなどを使ったことのある方は、それらのGoogle版だとイメージしていただければいいと思います！活用例としては，Googleスプレッドシート上に設置したボタンのクリックで文字列を一括変換したり、GoogleスプレッドシートのデータをGmailに取り込んでメールを自動作成・送信したりすることができます。プログラムの流れ今回実装するプログラムの流れとしては以下のようになります．１，フォームで回答者から回答を受け取る２，回答をプログラム上で変数に代入する３，オリジナルドキュメント（雛形）のコピーを作成４，コピードキュメントに２の変数を代入５，コピードキュメントのPDFを作成６，５をメールで送信早速実装を始めてみましょう！

このサンプルプログラムは、アップルストアのWebページにリクエストを送り、商品のステータスを取得します。商品が補充されている場合は、予約するためのコードを実行し、ループを抜けます。商品がまだ補充されていない場合は1分間待機し、再度リクエストを送ります。できるだけ１ステップごとにコメントを入れて丁寧にコーディングしたつもりです。 各行の機能についての説明も含まれていますので、理解しやすくなっていると思います。 購入者様のPythonプログラミング技術向上にお役立ちできれば幸いです。 なお、外部リンクが禁止されているため「http://」は「ttp://」と表示しています。import requests from bs4 import BeautifulSoup import time # アップルストアのURLを定義する

日本国内の地方競馬のデータ収集するPythonのサンプルプログラムです。収集した情報は日時、1着人気、1着オッズ、2着人気、2着オッズ、3着人気、3着オッズです。 取得したデータはエクセルに保存するようにしています。できるだけ１ステップごとにコメントを入れて丁寧にコーディングしたつもりです。 各行の機能についての説明も含まれていますので、理解しやすくなっていると思います。 購入者様のPythonプログラミング技術向上にお役立ちできれば幸いです。 なお、外部リンクが禁止されているため「http://」は「ttp://」と表示しています。いくつかのサイトがAPIを提供しており、APIを使用することが許可されています。そこで、APIを使用することにしました。注意：このコードは実際のAPIにアクセスすることはできません。APIのエンドポイントを適切なものに更新する必要があります。# 必要なライブラリのインポート import requests

Pythonのサンプルコード：NFT購入の自動化。指定した値段以下になれば自動購入です。できるだけ丁寧にコーディングしたつもりです。 購入者様のPythonプログラミング技術向上にお役立ちできれば幸いです。 なお、外部リンクが禁止されているため「http://」は「ttp://」と表示しています。 Web3.pyというEthereumのPython用ライブラリを使用することができます。Web3.pyを使用することで、Ethereumのノードと通信して、NFTを購入することができます。以下は、指定された値段以下になった場合にNFTを自動購入するサンプルコードです。このサンプルコードは、ローカルに構築されたEthereumノードと通信するため、実際の運用環境では接続先のURLやABIなどを修正する必要があります。また、NFTマーケットプレイスのコントラクトに定義されている関数名や引数なども確認して修正する必要があります。import time import web3 # Ethereumノードへの接続

できるだけ丁寧にコーディングしたつもりです。 東京の最低気温と最高気温を自動的に取得しCSVファイルに記録する。 取得より10日経過したレコードは削除する。 という内容のサンプルプログラムです。 このコードでは、OpenWeatherMap APIを使用していますので 実際に動作させるにはAPIキーの取得を行ってください。 購入者様のPythonプログラミング技術向上にお役立ちできれば幸いです。weather_url = "p://api.openweathermap.org/data/2.5/weather?q=Tokyo&units=metric&appid={}"このコードには「htt」を追記してください。import csv import requests from datetime import datetime, timedelta # OpenWeatherMap APIのエンドポイントとAPIキー

Pythonのコードを書いていく上で、【if】はかなり重要であり、よく用いるものになります。例えば、①もし『サンプル.xlsm』とういファイルがなければ、新しくファイルを作成する、見つからなければコードを中断する。②もし、Excelのセルに数字が記載されていれば、それを変数に代入する、記載がなければメッセージボックスで『みつかりません』と表示させる。③もしExcelファイルが開いていればファイルを保存して終了する、開いていなければ、ファイルを開く。上記のような構文を書く際に 【if】分を活用することができます。基本は、if 　条件のコード　：インテンド（半角スペース４）　条件式がTrueの時に実行するコードになります。このままだとTrueの場合しか、実行できないので、追加します。if 　条件のコード　： インテンド（半角スペース４）　条件式がTrueの時に実行するコードelse:インテンド（半角スペース４）　条件式がFalseの時に実行するコードこのようにすることで、条件のコードがFalseになる場合に実行する式も記載可能です。さらに条件を追加する場合を書きに具体的に記載します。変数として、x = 100if  x<0 :インテンド　print('マイナスの数字')elif 0<= x <50:インテンド　print('50以下の数字')elif 50<= x <100:インテンド　print('100未満の数字')elif 100<= x < 500:インテンド　print('500未満の数字')else:インテンド print('5

前回は関数について記載しましたが、今回はメソッドについてです。引数を受け取ってコンピューターに仕事をさせる点は関数と同じですが、【値.メソッド名（引数）】上記の様に記載します。具体的には、【HELLOW】という文字の中で、『H』を『J』に変換することをreplace　というメソッドを利用する場合は、’HELLOW’.replace('H','J')と記載する感じです。注意点として、replaceメソッドは文字列に対してのみ有効なので、100といった数字に対して使用するとエラーとなります。正直なところ、関数なのかメソッドなのかを正確に判別できるだけの能力はまだないので、経験値を増やして、より理解を深めたい今日、この頃です・・・。

Pythonでは色々なことが可能です。その【色々】を実現するために必要なことは、関数とメソッドになります。具体的な関数には、print関数、input関数があります。これらは組み込み関数といって標準で利用できる関数になります。また、関数は自分で作成できます（関数定義）。def　関数名（引数名　）：インデント　具体的なコード上記のような様式です。インデントの部分は空白半角スペースが必要になります。Pythonではこのインデントがかなり重要になります。VBAでは空白などはプログラム側が自動で調整してくれますが、Pythonでは自己にて記入が必要です。Vscodeを利用しているとエラー表示されるので気づきやすいです。引数名については空白でも可能であり、関数の中で利用する変数を設定し、関数の中で活用することもできます。関数を定義する利点としては、プログラムの構造が客観的に分かりやすくなる、関数を呼び出しやすくなることです。また、そのコードの塊が何を行っているのかも、関数名で任意に設定することができます。メソッドについては次回に記載します。

VBAでは変数を、DIｍ　hennsuu as string　と記載して定義します。Pythonでは変数をこのように定義する必要はなく、Pythonで勝手に変数の型まで判定してくれます。便利ですね。変数には、アルファベットのa~z、A~Z、【_】アンダースコア、数字の0~9までが使用できます。漢字や全角文字も可能ですが、半角の演算子と混同することがあるので、お勧めできません。また、数字を変数の一文字目にすることはできません。そうそう記載について注意点は、VBAでは大文字、小文字も同じように扱われますが、Pythonでは大文字と、小文字は別の文字として厳格に判定されます。具体的に変数は、 Login_URLやpath_sheet など、読むことでどんな値が格納できるか、判断できるようにすると判別しやすくなります。最後に変数の利点です。プログラムの中で、具体的な文字や数字を記載していることもできますが、その格納した値を修正する必要がでた場合には、すべて手入力で修正する必要があります。変数を利用することで、変数の記載部分のみ修正することで、プログラムの修正の手間が減り、また修正漏れによるエラーも防ぐこともできます。また、プログラムを組む中で、事前に繰り返すことが分かっている値については、変数にいれておきましょう。

Pythonの仮想環境の利用方法について記載します。Pythonには標準モジュールと言ってPythonをダウンロードしただけで利用できる機能があります。また、外部モジュールとしてpip機能を利用してダウンロードすることで機能を発揮できるものもあります。外部モジュールとしては、スプレイシングを使うときに便利なselenium、データ分析において利用できるpandas、Pythonのデータを共有する時に利用する、pyinstallerがあります。本当に様々な外部モジュールが存在します。便利なものなので次から次へと外部モジュールをダウンロードしていましたが、仮想環境を利用していないために、外部モジュールどうしの互換性やバージョンの設定など細かな設定が混ぜこぜになってしまい、結局Pythonをアンインストールすることが必要になってしまいました。そうならないために、仮想環境の構築は必須です。仮想環境を構築することで、データに必要な外部モジュールだけをインストールでき、外部モジュールを一包化して他者に渡すことも可能です。また、不必要なモジュールも消去することができます。作成の方法はコマンドプロンプトとパワーシェルを利用する方法があります。この記事では、パワーシェルでの作成方法を記載します。・新しいターミナルを開いて、python -m venv （仮想環境の名前）と記載するだけです。この記載により、仮想環境名のフォルダが作成されます。・仮想環境を有効化するには、（仮想環境の名前）￥scripts\activate.ps1　を入力し、画面が（仮想環境の名前）PS：\User ~　となれば有効

まずは、Pythonの環境構築について記載します。様々な書籍にてPythonのダウンロード方法が紹介されていました。Pythonの公式サイトからのダウンロード、anacondaからのダウンロード方法もありました。個人的には、anacondaでのダウンロードでは様々なモジュールを一包化しているので便利だと思っていましたが、初学者にとっては使いこなせない機能たちも一包化されています。そのため、ダウンロードの容量も必要になってしまうことに加え、Pythonで書いたデータをPythonの環境がないパソコンでも使用してもらうためにデータを変換する際にひと手間が増えてしまうため（pyinstallerの利用、また別途記載しようと思います）、Pythonだけをダウンロードすることをお勧めします。Pythonに慣れた頃には、anacondaの方が便利になる日が来るように勉強していますが・・・。また、Pythonのコードを書く際は、ネット上からジュピターラボやPythonのダウンロード時に追加される、IDLE機能も活用できますが、色々と触れてみて便利でだったのは、Vscodeになります。こちらも、無料でダウンロードすることができます。ダウンロードしてだけでは英語の記載のままなので、最小限でも①と②の拡張機能が必要です。①Japanese Language Pack for Visual Studio Code ②Python　extension for Visual Studio Code③indent-rainbow③についてはあったら便利だなと思うものなので、気に入ればインストールしてみてく

基本的な算術について記載します。足し算、引き算はどちらの言語でも足し算：+　　引き算：-になります。注意点としては、掛け算と割り算については違いがあります。〇VBA１０の３乗の計算：10＾3＝1000掛け算：10*3＝30割り算：10/3＝3.333割り算（割り算の結果の整数部分）：10￥3＝3割り算（割り算の結果のあまり）：10　Mod　3＝1●Python１０の３乗の計算：10**3＝1000 掛け算：10*3＝30 割り算：10/3＝3.333 割り算（割り算の結果の整数部分）：10//3＝3（小数点以下は切り捨て）割り算（割り算の結果のあまり）：10　％　3＝1 以上が違いになります。

タイトル画像はPython + Tkinterを使って作ったデスクトップアプリでRaspberry Pi で動いています。OSが変わると体裁が変化するので調整が必要ですが、Windows 用にEXE化することも可能です。以前に毎秒100行以上のログを出力する機器のデータをExcelでグラフにする際に、行を間引く目的で作ったものです。使い方ヘッダー行数（H）、間引き周期（N）をキー入力します。 入力ファイル欄の選択ボタンをクリックしてファイルを選択します。出力フォルダー欄の選択ボタンをクリックしてフォルダーを選択します。後は開始ボタンをクリックすると処理が実行されます。テキストファイル限定です このツールは .txt  .log   .CSV と言ったテキストファイル限定です。 Excel ファイルなどのバイナリファイルには使えません。このようなデスクトップアプリ作成を支援するサービスを出品しました。お役に立てそうでしたら、気軽にお声掛け下さい。宜しくお願い致します。

こんばんは！まさです。今日は、Excelファイルの自動化について書いていこうと思います。Excelファイルの自動化は様々ありますが、今回は、複数の請求書を1つの一覧表にまとめるといったことを紹介します。例として以下のような請求書を用意しました。この中から、会社名、担当者、合計金額などを取得したいとします。そして、このような請求書が毎月複数ファイル上がってくると仮定します。今回は5ファイルほど用意しました。これらを一覧表にまとめようと思うと、Excelを1つずつ開いて中のデータを転記していく必要があります。とても時間がかかってしまい、めんどうですよね？？pythonを活用すれば、上記の内容も簡単なプログラムでできてしまいます。複数Excelファイルから情報を抽出するプログラムを以下に作成しました。プログラムを実行します。すると結果が以下のように出力されます。このように、複数のExcelファイルを1つにまとめるといったこともpythonを使用すれば非常に簡単にできてしまいます。今回は、5ファイルだけですが、これが、100ファイル1000ファイルと合った場合、手作業では非常に時間がかかってしまいます。こういった事例がありましたら、業務の自動化を検討していきましょう！！これ以外にも、pythonでは様々なExcelファイルの自動化ができます。Excelファイルの自動化について、お困りのことがありましたらお気軽にご質問頂ければと思います。

こんばんは！ まさです。今日は楽天市場から情報を自動で取得する方法を書いていきたいと思います。楽天市場の情報取得については、APIというものが公開されているため、それを活用して情報を取得できます。APIの詳しい説明は省きますが、簡単に言うと、ソフトウェアの機能を共有できる仕組みのことです。楽天では、楽天市場、楽天ブックス、楽天トラベルの情報を誰でも取得できるようなAPIを公開してくれています。非常に便利！！楽天APIは以下からGoogleで「楽天API」と検索すれば1番最初に出てきます。上記のアプリID発行を行えば、APIを使用するためのIDを取得できます。また、ツール＞APIテストフォームからどのような条件でデータを入れれば、どのような結果が返ってくるか確認できます。今回は検索キーワードに「python 本」と入れてみました。すると以下の結果が返ってくることがこのAPIテストフォームからわかります。この結果をプログラム側でcsvやExcelに出力してやれば、楽天市場の情報を一括で取得することができます。実際に楽天APIを利用して作成したexeファイルが以下になります。①楽天市場情報取得用のexeを実行②検索条件を入力。今回は、検索キーワード「python 本」、価格「500～1000」で検索を実行。③検索の結果、以下のcsvファイルが作成されます。このように楽天APIを利用したツールを使用すれば、楽天市場の情報を一瞬で取得することが可能となります。今回は、楽天市場の例を紹介しましたが、楽天ブックス、楽天トラベルの情報も同じように取得することができます。もし、楽天関係の情報の取

こんばんは！まさです。今日は、メルカリサイトから情報を自動で取得するwebスクレイピングについて書いていこうと思います。メルカリ上で、商品情報を取得したいときどうしますか？恐らく、メルカリのサイトにアクセスして、下記のように検索を行い、その結果の表示された情報をコピーしてくるかと思います。数件の情報取得であれば、検索結果を手動でコピーしていけばよいのですが、仮に表示された結果すべて取得したいとなった場合どうでしょうか。すべて手動でコピーしてたら日が暮れてしまいますよね。そんなときに役立つのが、web情報を一括で取得できるようなツールになります。pythonにあるライブラリを使用すれば、そのようなツールの作成ができてしまいます！！以下がそのサンプルです。①exeファイルを実行します。②検索したい条件を入力します。「検索」を実行します。③「検索」を実行すると、以下のようなcsvファイルが出力されます。このように、ツールを使用すれば、web上で何度もコピー＆ペーストをしなくても、一瞬で情報を取得することが可能となります。今回はメルカリを例にwebスクレイピングの一例を紹介しました。他のwebサイトでもpythonで作成したツールを使えば同様に一括で情報の取得が可能です。もし、webサイト情報の取得でお困りなこと、質問などありましたらお気軽にメッセージください。■まさへのDMはこちらからhttps://coconala.com/users/515073

　コマンドで逐次実行する、所謂REPLを堪能しました。とりあえずファイルに保存したいですね。マニュアルを見るとホストPCからUSBのマスストレージとしてドライブが共有されるようです。　Dドライブですね。ここにファイルを・・・。あれ？これはSTM32のMBEDのドライブ。そうです、ここはST-Linkを経由した仮想UARTなので、ターゲットのCPUを直接見ているわけではありません。なのでUSBデバイスでは無いわけで、じゃあどうしますのん？　まずはREPLに帰ってきますと、モジュールosでファイルサービスがあるようです。>>> os.listdir()['main.py', 'boot.py']　お、ファイルがありますね。main.pyというのが起動時のユーザー用ファイル。古参ではAutoExec.batでしょうか。　とはいえ、viとかnanoとかエディタは無いようです。むむむ、しょうがないのでスクリプト組んでみますか。>>> with open('boot.py') as f:... print(f.read())...# main.py -- put your code here!　main.pyさん中身は空っぽでした。じゃぁこちらもスクリプト書いてみましょう。>>> with open('main.py','w') as f... f.write('# main.py -- put your code here!\n')... f.write('pyb.LED(1).toggle()\n')...33

　前回はコアの最高周波数が180Mhzなので勝手に最速設定と思い込んでいました。確認の為、システムの情報を見てみることにしました。>>> import machine>>> machine.freq()(168000000, 168000000, 42000000, 84000000)　4つ！マニュアルを見ても詳細が無いので、あとでソースでも眺めてみましょう。セグメント毎の分周かもしれません。180Mhzではありませんでした。　ほう、動的に変更できるのですね。省電力などに応用できそうです。じゃあ半分に。>>> machine.freq(84000000)　（無応答）・・・。未実装か？ならエラーとか返してくださいよ？。あ、でも180Mhzにしてない理由はペリフェラルの切りのいいクロックが必要なのかも。USBもイーサーもないですが。UART??　もしやと思いボーレートをみると、現在115200、まさかね。と57600に変更。>>> 　帰ってきた！まさかのシリアルクロックが連動しています。>>>>>>>>> print('Hello !!')Hello !!　クロックを元に戻しまして、>>> machine.freq(168000000)　ボーレートも戻しますと、再び復帰します。　こういったところが組込みの面白さだと思いますがどうでしょう。

　組み込み界隈もどんどん高機能になっておりまして、もうCじゃなくても良いのでは？と発作のように思い浮かべては次の日には忘れている今日この頃でございます。　とは言ったものの些細な変更もコンパイル面倒だしいいか～、などと先延ばしにしている事柄もスクリプトならサクッと修正していたのではないかと後悔なんかしてみたりもします。　これまでもいくつか試してみているのですが、その時はうまく用途にあわなかったようでして、試食で終わってしまう顛末でした。　以前はライブラリの追加が大変な印象だったのですがバージョンアップで動的追加ができるようになっているみたいですので、再びMicroPythonで遊んでみることにしました。　今回は手持ちのSTM32F446 Nucleo64をターゲットにします。ビルド済みバイナリが提供されていますので環境構築はあっさりです。　古の遺跡El Tikal (注：Ｌチカ）などもこんな塩梅です。>>> while 1:... pyb.LED(1).toggle()... pyb.delay(250)　ディレイを外して速度の計測といいますとCortex-M4 180MHzのコアなのですが>>> while 1:... pyb.LED(1).toggle()Arduinoの半分以下？・・・。ハード周りはギリギリまでCでモジュール化してアプリケーションロジックだけをPythonで書くしかないのかな。

はじめまして。 まさと申します。よろしくおねがいします。まずは、簡単に自己紹介をします！！普段は、フリーランスエンジニアとして、大手企業様のシステムの開発支援をさせて頂いております。システムエンジニアとしては、10年以上経験しております。最近はpythonの案件に携わるようになり、pythonの将来性、可能性を感じながら業務を行っております。詳細な私のプロフィールについては、以下をご参照ください。↓https://coconala.com/users/515073このブログでは、pythonのツールを使用した業務効率化の事例を順次、紹介していこうと思います。pythonには様々なライブラリーというものが存在し、Web上の情報、Excelの操作、PDFに対する操作、画像の編集など様々なことができます。そのため、ライブラリーを駆使することによって皆様が行っている定常業務などを短時間でしかも高品質に実施することが可能になります。「めんどうくさい」「時間がかかる」ような手作業をなくすことによって、本質的な業務に注力し、売り上げ・利益を伸ばしていくことが可能となります。私も、ココナラを通して、少しでも多くの方の業務効率化のお手伝いをさせて頂ければと思い始めました。今後も定期的に、業務効率化の事例を投稿していこうと思います。少しでも気になる内容、ご質問があればお気軽メッセージ頂ければと思います。以上、最後まで読んでいただきありがとうございました！！

記事を開いていただきありがとうございます。フリーランスPythonエンジニアのベナオと申します。ココナラさんでは、PythonによるWebシステム開発や機械学習のプログラム作成をさせてもらっております。今回は、最近話題の画像生成AIについて紹介したいと思います。今までのAIはプログラムの経験のない方が個人で利用するのは難しいものが多かったのですが、これの良いところはなんと”文章で生成したい画像の指定”ができるというものです。2022年の夏から様々な企業からそれぞれの学習モデルが公開される流れが続いていて、今では既存のラフスケッチ画像を入力すると完成品のイラストが生成されたりと次々アップデートされています。1. 画像生成AI Midjourney登場2022年7月13日にオープンソース（システムが一般に公開されている）の画像生成AIであるMidjourneyのオープンベータ版が公開されました。画像のような美麗なイラストを文章による指示だけで誰でも自動生成できるということで、大変話題になりました。Midjoueneyは最初の数回のみ無料で生成機能が提供されていますが、その後Stable Diffusionという基本利用完全無料のオープンソースプロジェクトが公開されました。こちらはソースコードが完全に無償公開されたので、これをもとに様々な派生の生成モデルが開発・公開されていきました。これらのイラストは全て、私が文章による指示から機械学習モデルが自動生成したものです。仕組みとしては大量の風景や人物のイラストデータと、それらの文章による説明をタグ付けしたデータセットを用意します。そのデー

こんにちは。ゆうです！私は大学在学中にプログラミングを始め、今は大学の研究と並行して、ココナラでプログラミング関連のお仕事をしています。よく私の下にこんなメッセージが届きます。・人気なプログラミング言語は何？・どの言語を学ぶのがおすすめなの？結論、私は「python」がおすすめです。その理由は以下の3つが挙げられます。・初心者でも学びやすい・需要が高い・ライブラリが豊富まず、一つ目の「初心者でも学びやすい」点について。これはpythonを学ぶメリットとして、まず挙げられますね。pythonは学習コストが他の言語と比べて圧倒的に低いことが特徴です。例として、プログラミング言語の中でも有名なC言語とコードの比較をしてみましょう。● C言語#include <stdio.h>int main(void){    printf("Hello World!");    return 0;}●pythonprint("Hello World!")どうでしょう？ pythonが学びやすいと言われる理由が分かると思います。次に、二つ目の「需要が高い」点について。pythonというプログラミング言語は今話題のAIやデータ分析に特化した言語です。米国の電気工学技術の学会誌である「IEEE Spectrum」が2022年に発表したプログラミング言語ランキングによると、pythonが堂々の1位である事がわかります。日本でも海外に倣って需要が伸びてきていますが、今後もさらに需要が伸びていく事が予想されます。最後に、三つ目の「ライブラリが豊富」という点について。まず、ライブラリとは何？ と思っ

◆いつもお世話になっております。タイトルにもある通り、おかげさまで販売数5件突破することができました。ご依頼をいただいた皆様とのご縁に感謝しております。本当にありがとうございます🎉◆わたしについて私は現在、26歳で現役のSEとして働かせていただいております。業務ではJavaを取り扱っていて、趣味的にPython使ってスクレイピングを行っております。◆得意なこと私は、pythonを使ったスクレイピングを行うことが得意です。また、そのツールをGUIアプリ化し、PC操作に慣れていない人も使いやすいように提供することが得意です。◆料金実績作成の為、3000円からにて承ります。（ビデオ通話の料金として＋１０００円いただくことがあります。）このブログを読んでくださった方、何かPC業務で困ったことがあり、自動化したい方、見積は無料で行いますのでご気軽に相談ください。◆ポートフォリオ・ポートフォリオもご参照ください 　①Discordメッセージを送信するツール https://coconala.com/users/2698705/portfolios/469395 　　②予約可否判別ツール https://coconala.com/users/2698705/portfolios/484686 　③ショップの価格情報を取得するツール https://coconala.com/users/2698705/portfolios/485250 　④あるサイトのアカウント情報を取得するGUIツール https://coconala.com/users/2698705/portfolios/493180

Excel操作の自動化なら私にお任せてください。私は現在26歳で、開発系SEに転職して研修中です。前職では、3年間NW系の仕事を経験し、設計構築をしておりました。・今までの経験 ①とあるサイトの衣料品の在庫の有無をインターネット上から取得するツールを開発しました。②Discordのメッセージを、テキストファイルから読み込み送信するツールを作成しました。③チケット管理サイトへlogin後、予約の可否を通知するツールを作成しました。・仕事の進め方①お客様から頂いた内容をもとにお見積りを提案させていただきます。（難易度によりますが、3000-5000円程度）②いただいた内容をもと作成する機能のフローチャートを作成し、提案（こちらは無料で実施します。）③提案承諾後、ソースコードを実装、簡単な試験を実施。④ソースコード完成後、ビデオチャットで動作確認いただいた後、正式な納品とさせていただきます。・結論1人でも多くの方と携わり、課題を解決できたらなと考えております。経験にないものでもご相談受け付けております。ご気軽に相談いただけたらと思いますので、ぜひよろしくお願いいたします。・ポートフォリオもご参照ください　①Discordメッセージを送信するツールhttps://coconala.com/users/2698705/portfolios/469395　　②予約可否判別ツール https://coconala.com/users/2698705/portfolios/484686 　③ショップの価格情報を取得するツール https://coconala.com/users/2698705

自己紹介 ・30代、男 ・現在は化学メーカーのデータサイエンティスト ・大学院の修士卒（理工系、化学専攻） ・新卒で電機メーカーに入社して、プロセス開発エンジニアとして約6年勤務 データ分析やプログラミング関連でご相談があれば以下からお願い致します。主な仕事内容 化学メーカーでマテリアルズインフォマティクス（MI：Materials Infomatics）の技術開発を行っています。データ分析を通じて、次にどのような条件で実験をしたらよいか提案したり、性能が良さそうな化合物を探索したりします。 なぜデータサイエンティストになろうと思ったのか？ 一言で言うならば「データサイエンスの面白さに気付き、可能性を実感した」からです。私はずっと実験科学者であり、プログラミングやAIなどとは無縁でした。きっかけはある時に参加したセミナーでした。そのセミナーではものづくりに機械学習を活用して、人では実現できないような成果を生み出していました。この講演を聞いて「嘘やん…機械学習ってこんなことできるの！？今の自分の実験テーマに適用したらきっと面白そう！！」と心躍り、機械学習のパワーに大きな驚きを受けました。そこから技術調査を始めたり、自分でプログラミングをやってみたりしながらデータサイエンスの世界に入っていきました。 転職活動については以下の記事で詳しく書いております。 まずは一言で感想 1年間働いた率直な感想は…「めっちゃ楽しい！！」これに尽きます。もちろん苦労はありますが、やりたかった仕事ができ、データサイエンスの面白さを実感する日々です。 実際に働いて感じたデータサイエンティストに対するギャッ

自己紹介・30代、男 ・現在は化学メーカーのデータサイエンティスト（主にPythonを使っています）・大学院の修士卒（理工系、化学専攻） ・新卒で電機メーカーに入社して、プロセス開発エンジニアとして約6年勤務 この記事を読んで得られること ・未経験からデータサイエンティストになる方法（私の転職体験談） ・プログラミング（Python）の勉強方法 ・転職時に気を付けるべきこと 未経験からの転職ということで、正直に言って書類選考の段階でかなり落ちました。これは多くの方が経験されることかもしれません。私なりに未経験のハンデを乗り越えた方法、データサイエンティストになるためにやった勉強方法をこの記事にまとめています。今後データサイエンティストを目指す方の参考になれば幸いです。もちろん転職が絶対に良いと言うつもりもなく、現職でデータサイエンティストを目指す！今の職場にデータサイエンティストというポジションを新しく作る！という方も是非お読み下さい。以下の出品サービスでは転職体験談やデータサイエンティストの日々の働き方などを詳しくお話しています。なぜデータサイエンティストになろうと思ったのか？一言で言うならば「データサイエンスの面白さに気付き、可能性を実感した」からです。私はずっと実験科学者であり、プログラミングやAIなどとは無縁でした。きっかけはある時に参加したセミナーでした。そのセミナーではものづくりに機械学習を活用して、人では実現できないような成果を生み出していました。この講演を聞いて「嘘やん…機械学習ってこんなことできるの！？今の自分の実験テーマに適用したらきっと面白そう！！」と心躍

うおおおお！ やるぞabc258！ 今週もやりますAtCoderBeginnersContest(abc258)この二週間はこの日のために生きてきたと言っても過言ではありません。 自分は書いて覚えたり考えたりする派なので こんな風にメソッドノートを作って覚えたり実際にプログラミングする時にはノートに書き込んで考えたりしていました。 そのほかにも、アルゴリズムとか、高校時代に置いてきた数学の知識をインプットするために 図書館から本を引っ張り出してきて、計算をノートに書き散らす そんな日々を送ってきました。 気付いたら書き散らかされた裏紙がたくさん溜まっていました。途中で腱鞘炎になって右手が使えなくなってしまったので、少し左手のパフォーマンスが向上したりもしました。 今回は、すごく自信があります！ 前回の、勉強して挑んだのに一問も解けなかった雪辱を晴らしてやろうと思います。 結果 一問正解でした笑っちゃいますよね。 最初の、一番簡単な、A問題しか解けませんでした… 練習では、もっとできたんです 嘘じゃないです。 B問題までなら絶対に解けるというくらい、練習では本当に上手くいってたんです。 ですが、今回は本当にB問題の意味が分かりませんでした。 しばらく見て、ダメだと判断したので、すぐに次の問題であるC問題に挑んだのですがC問題は、何回やっても実行制限オーバー(At Coderでは実行に2秒以上の時間を掛けてはいけない)で何度やってもクリアできずに 慌てて挑んだD問題も、クリアできるはずなく あえなく一問正解でした。 どうして、こう上手くいかないのでしょうか。 このあと、ただでは転ぶ